python pandas使用join合并

使用Python的pandas库进行数据合并时，可以使用join方法。join方法是基于索引进行合并的，主要用于基于行索引的合并。如果两个表的列名不同，可以直接使用join方法进行合并，不需要添加任何参数。如果两个表有重复的列名，需要使用lsuffix参数指定左侧数据重复列使用的列名后缀，使用rsuffix参数指定右侧数据重复列使用的列名后缀。例如，可以使用df.join(other, on=\['hour', 'date', 'type'\], how='inner', lsuffix='_df', rsuffix='_other')来根据重叠的列\['hour', 'date', 'type'\]进行合并。\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [利用Python pandas对Excel进行合并的方法示例](https://blog.csdn.net/weixin_39863371/article/details/111841463)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Python Pandas join 连接 参数 详解 数据合并 数据拼接](https://blog.csdn.net/qq_35240689/article/details/127058236)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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